Obsah:
- Definice - Co znamená dekonvoluční neuronová síť (DNN)?
- Techopedia vysvětluje dekonvoluční neuronovou síť (DNN)
Definice - Co znamená dekonvoluční neuronová síť (DNN)?
Dekonvoluční neuronová síť je neuronová síť, která provádí inverzní konvoluční model. Někteří odborníci odkazují na práci dekonvoluční neuronové sítě jako na konstrukci vrstev z obrazu směrem vzhůru, zatímco jiní popisují dekonvoluční modely jako „reverzní inženýrství“ jako vstupní parametry modelu konvoluční neuronové sítě.
Deconvolutional neuronové sítě jsou také známé jako deconvolutional sítě, dekonvs nebo transponované konvoluční neuronové sítě.
Techopedia vysvětluje dekonvoluční neuronovou síť (DNN)
Dekonvoluční neuronové sítě lze popsat mnoha různými způsoby. Mnoho z těchto nástrojů používá stejné typy filtrů jako konvoluční neuronové sítě, ale používají je odlišně. Odborníci využívají při vytváření transponovaných konvolučních modelů nápady, jako je zpětné propouštění a zpětné filtrování, spolu s technikami, jako je procházení a vycpávání.
Ve velmi zjednodušujícím smyslu by se dalo říci, že odborníci by mohli „provozovat CNN zpět“, ale skutečná mechanika dekonvolučních neuronových sítí je mnohem sofistikovanější než ta. Další část konvolučních a dekonvolučních neuronových sítí zahrnuje vytvoření hierarchie - například počáteční síťový model může provádět primární učení a jiný model může vizuálně segmentovat cílový obraz. Obecně DNN zahrnuje mapování matic hodnot pixelů a spuštění „selektoru funkcí“ nebo jiného nástroje na obrázku. To vše slouží k výcviku strojových vzdělávacích programů, zejména v oblasti zpracování obrazu a počítačového vidění.
